大数据分析师前景怎么样
大数据工程师的工作内容简单通俗的来说就是分析历史、预测未来、优化选择。要具备大数据基础知识、大数据平台知识和大数据场景知识三方面的知识结构。大数据基础知识:数学基础、统计学基础和计算机基础。具备数学基础、统计学基础知及计算机基础。能够搭建与优化大数据基础平台、大数据能力开放平台、大数据交易平台;基于大数据平台的数据仓库工具Hive/Spark/HBase, ETL调度工具,数据同步工具的开发、使用、集成和自动化运维,以及多租户与权限控制策略的实现;研发基于大数据平台的数据仓库平台产品,目前来看大数据开发工程师发展前景是非常好的。
课程大纲
Java语言基础JAVA作为编程语言,使用是很广泛的,大数据开发主要是基于JAVA,作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等。
HTML、CSS与Java
网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等。
Linux系统和Hadoop生态体系
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的,所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构,它能搭建大型数据仓库,PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架。
课程内容
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学历
分布式计算框架和Spark&Strom生态体系,有一定的基础之后,需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性,可以对大数据进行综合处理:实时数据流处理、批处理和交互式查询。
详情了解
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数据收集:分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;
大数据技术:Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
数据存储:分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;
资源管理和服务协调:YARN、ZooKeeper。
详情了解
数据分析已成为职场人的通用技能
产品部门
痛点问题
产品用户增长如何实现?
产品活跃度如何快速提升?
产品版本迭代方向如何把控?
解决方案
AARRR 模型分析
留存分析模型
路径分析模型
黏性分析模型
A/B Test
运营部门
痛点问题
用户运营策略如何设计?
用户活动运营人群如何圈定?
用户价值如何深层次挖掘?
解决方案
自动用户画像
自动标签系统
用户留存分析
RFM 分析方法
视频自动翻译与剪辑
RPA 办公自动化
销售部分
痛点问题
销售线索数据如何管理?
优质客户识别如何识别?
销售额精准预测如何实现?
解决方案
智能销售数据管理
智能营销
销售线索打分
客户成交意向度
销售客户对话分析
适合人群
应届毕业生
专业冷门 面临就业压力的学生
经验缺乏 没有明确规划的学生
技能缺失 职场竞争力低的学生
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转行数据分析人群
自学难度大 想基础薄弱快速入门的人员
升职加薪难 想要跳槽大幅涨薪的人员
行业不景气 想进新兴数据行业的人员
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在职提升和转岗人群
工作任务重 想提高工作效率的财务、市场等人员
竞争压力大 想突破业瓶颈的产品、运营等人员,行业挑战多 想提升战略思维的决策、管理等人员
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CDA报考人群
报名参加 CDA Level I 等级考试的考生
报名参加 CDA Level ll 等级考试的考生
报名参加 CDA Level llI 等级考试的考生
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